Evolution des teneurs en carbone organique en Picardie et Nord-Pas-De-Calais

Jean-Baptiste Paroissien
27/01/2017

Objectifs

Cartographie des évolutions en teneurs en carbone organique

Analyse de la distribution pour les différentes périodes

Statistiques descriptives des teneurs en carbone organique par périodes
  Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
9094 8.13 11.95 13 13.74 14.4 30.94
9599 8.43 11.22 12.31 13.08 13.82 28.62
0004 7.91 10 11 11.62 12 22
0509 8.65 10.59 11.4 11.96 12.28 29.57
1014 8.1 10.78 11.6 12.18 12.96 31.18

Analyses des facteurs explicatifs

Dans un premier temps, l'ensemble des variables potentiellement explicatives est écrémé à travers une ACP et une modélisation avec un arbre de régression boosté. Ce dernier permet d'identifier les principaux facteurs explicatifs. Dans un deuxième temps, ces facteurs sont analysés dans le détail.

ACP

Figure 3: Différentes ACP

GBM

En conclusion de ce travail exploratoire, l'ordre d'importance des variables explicatives varie en fonction des variations étudiées. D'une manière générale, la variabilité du cumul de pluie pour les mois de janvier entre 1971-2000 est l'une des principales variables explicatives, celle-ci ressort en tête pour les variations 13 et 24. Dans plusieurs cas, la distinction de l'importance entre les variables est délicat.

Analyses des variables sélectionnées pour les périodes 13 et 14

Tests avec des correlations

## TableGrob (2 x 1) "arrange": 2 grobs
##   z     cells    name              grob
## 1 1 (1-1,1-1) arrange   gtable[arrange]
## 2 2 (2-2,1-1) arrange gtable[guide-box]

## Warning: In lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :
##  extra argument 'na.rm' will be disregarded

## Warning: Removed 109 rows containing non-finite values (stat_smooth).

## Warning: Removed 109 rows containing missing values (geom_point).

Cartographie des variations

Analyses des variables sélectionnées pour la période 35

Figure 9: boxplot NPC\_picardie

Analyses des variables sélectionnées pour la période 24

Figure 10: boxplot NPC\_picardie
## TableGrob (2 x 1) "arrange": 2 grobs
##   z     cells    name              grob
## 1 1 (1-1,1-1) arrange   gtable[arrange]
## 2 2 (2-2,1-1) arrange gtable[guide-box]